5 Tips about تقنية التعلم العميق You Can Use Today
5 Tips about تقنية التعلم العميق You Can Use Today
Blog Article
نتيجةً لذلك، يُمكن استخدام أساليب التعلم العميق لأتمتة المهام التي تتطلّب عادةً ذكاءً بشريًا، مثل وصف الصور أو تحويل ملف صوتي إلى نص.
تقوم طبقة الإدخال بمعالجة البيانات وتمريرها إلى طبقات أخرى في الشبكة العصبونية. تقوم هذه الطبقات المخفية بمعالجة المعلومات على مستويات مختلفة، وتكييف سلوكها عند تلقي معلومات جديدة.
وتُعد البساطة وسهولة التصميم من مواطن قوة أسلوب التعلم تحت الإشراف هذا. وهو مفيد عند التنبؤ بمجموعة محدودة من النتائج المحتملة، أو تقسيم البيانات إلى فئات، أو جمع النتائج من لوغاريتمين آخرين من لوغاريتمات التعلم الآلي.
خوارزميات التعلم العميق هي خوارزميات كثيفة الحوسبة وتتطلب بنيةً أساسيةً ذات قدرة حوسبة كافية لتعمل بشكل صحيح. وإلا، فستستغرق وقتًا طويلاً لمعالجة النتائج.
تتطلب أساليب تعلّم الآلة التقليدية جهدًا بشريًا كبيرًا لتدريب البرمجيات. على سبيل المثال، في التعرف على صور الحيوانات، تحتاج إلى القيام بما يلي:
التعرف على الوجوه لمعرفتها والتعرف على السمات، مثل العينين المفتوحتين والنظارات وشعر الوجه
يعد بناء نظام ذكي قادر على استخراج تمثيلات عالية المستوى للبيانات أمرًا ضروريًا في العديد من القضايا المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.
نماذج التعلم العميق هي ملفات كمبيوتر دربها علماء البيانات لأداء المهام باستخدام خوارزمية أو مجموعة محددة مسبقًا من الخطوات.
تجد أساليب تعلّم الآلة صعوبةً في معالجة البيانات غير المهيكلة، مثل المستندات النصية، وذلك لأن مجموعة البيانات الخاصة بالتدريب يمكن أن تحتوي على فروق واختلافات لا حصر لها. ومن ناحية أخرى، تستطيع نماذج التعلم العميق فهم البيانات غير المهيكلة وتقديم ملاحظات عامة بدون استخراج السمات يدويًا.
إذا كان مخرج نظام ما قابلاً للتنبؤ، فيمكن القول إذًا إن النظام حتمي. تستجيب معظم التطبيقات البرمجية بشكل متوقع لإجراء المستخدم، لذا يمكنك القول إنه شاهد المزيد "إذا فعل المستخدم ذلك، فسوف يحصل على هذا".
يستطيع التعلم الآلي دعم الصيانة التنبئية ومراقبة الجودة والأبحاث الابتكارية في قطاع التصنيع. وتساعد تكنولوجيا التعلم الآلي أيضًا الشركات في تحسين الحلول اللوجستية، بما في ذلك الأصول وسلسلة الإمداد وإدارة المخزون.
تحسين مجموعة البيانات عن طريق تسمية الصور الجديدة لتحسين دقة النتائج.
لتجنب مثل هذه الأخطاء، يجب تنظيف ومعالجة كميات كبيرة من البيانات قبل أن تقوم بتدريب نماذج التعلم العميق.
الإشراف على المحتوى لإزالة المحتوى غير الآمن أو غير الملائم تلقائيًا من أرشيفات الصور ومقاطع الفيديو